【摘 要】
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为了有效地实现心电信号压缩,以便心电数据的传输和存储,提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维,在卷积自编码器的编码过
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,中国科学院大学,新一代通信射频芯片技术北京市重点实验室,烟台工程职业技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC2001200),国家自然基金项目(61774167)
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为了有效地实现心电信号压缩,以便心电数据的传输和存储,提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维,在卷积自编码器的编码过程中来实现心电压缩,将编码层作为压缩结果。卷积神经网络处理多通道的输入,因此可以实现导联体系的心电压缩。结果采用均方根百分误差和压缩比作为评判标准,单导联心电图压缩比为16,十二导联心电图压缩比为24,均方根损失误差在3%左右,从而验证了卷积自编码器的有效性。
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